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电子图书
| 电子图书名: |
支持向量机：理论、算法与拓展 |
| 编者: |
邓乃扬，田汉英 |
| 内容简介: |
本书以分类问题(模式识别、判别分析)和回归问题为背景,介绍支持向量机的基本理论、方法和应用。特别强调对所讨论的问题和处理方法的实质进行直观的解释和说明,因此具有很强的可读性。为使具有一般高等数学知识的读者能够顺利阅读,书中首先介绍了最优化的基础知识。
本书可作为理工类、管理学等专业的高年级本科生、研究生和教师的教材或教学参考书,也可供相关领域的科研人员和实际工作者阅读参考。 |
| 所属专业方向: |
算法分析 |
| 出版社: |
科学出版社出版 |
| 来源: |
全文传递，自己制作 |
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本帖最后由 rgtest 于 2011-11-4 10:33 编辑
% j6 `( a* N' ^6 l) u. K7 c" o6 b$ F; ~0 n
目录序言1 D, [: t6 e5 B# g
符号表
$ X' H d, L% I第1章 最优化基础! G+ `% E" `; p) |, ^, `
1.1 欧式空间上的最优化问题, a3 m8 J% I' r% c
1.1.1 最优化问题实例
% G8 F: Z. i/ h$ z 1.1.2 最优化问题及其解
3 k. R# d v s6 x" `2 v/ R* Y 1.1.3 最优化问题的几何解释& y0 @/ H9 e! p7 q$ l+ k! p
1.2 欧式空间上的凸规划& D$ P' J X; [3 U5 s; Z
1.2.1 凸集和凸函数
5 y8 j7 L) s1 j4 P7 k 1.2.2 凸规划问题及其基本性质0 i) h+ [/ P: V+ Q
1.2.3 凸规划的对偶理论5 U# F' B$ w, n' F5 o
1.2.4 凸规划的最优性条件
c' x7 L( w+ b* o0 t T% D 1.2.5 线性规划& h+ [: w0 p+ p5 I s) f
1.3 Hilbert空间上的凸规划
1 c- B0 D F8 m; @# M. _ 1.3.1 凸函数及Frechet导数/ R( ?2 P5 i; e
1.3.2 凸规划问题8 E3 |5 e+ W, P4 p
1.3.3 凸规划的对偶理论
% N# `2 d' y" G2 E 1.3.4 凸规划的最优性条件
& N! P1 c# R& r! @( v5 A1 D 1.4 欧式空间上带有广义不等式约束的凸规划
! z8 v, D$ G& q/ E 1.4.1 带有广义不等式约束的凸规划
1 H# O9 |- B: C+ H) T; ]" g4 ~1 Z4 K 1.4.2 带有广义不等式约束的凸规划的对偶理论
7 e4 u# ~1 \+ V7 R7 x/ P 1.4.3 带有广义不等式约束的凸规划的最优性条件: P; C2 f S- @. i& E
1.4.4 二阶锥规划6 j# F: n' [. [2 E9 k6 a# o
1.4.5 半定规划' R4 z; X* m$ v% U) @0 u
1.5 Hilbert空间上带有广义不等式约束的凸规划
# i Q* n8 |5 u- ^ 1.5.1 K-凸函数与Frechet导数5 G+ Z6 f. X- l
1.5.2 凸规划问题; B: O E" K4 a) G w
1.5.3 凸规划的对偶理论0 L. {: c+ {* N5 h1 t6 B! y
1.5.4 凸规划的最优性条件
1 Y( C1 z+ \& O: W/ {: G# h! K% }第2章 线性分类机
' q" d# N' G0 @6 |: l7 O2.1 分类问题的提出( `( f3 [+ N2 F: L) L: j5 ?
2.1.1 例子(心脏病诊断)
; L2 {+ t; E8 [ 2.1.2 分类问题和分类机
, k9 p; n+ Y. R1 R$ U; T: E$ W 2.2 线性可分问题的支持向量分类机
: z. y0 ]9 ?2 `1 Q+ m; W! K 2.2.1 最大间隔法_
+ p/ h2 y0 m, H% a# e! M" R2 R: v$ H 2.2.2 线性可分问题的支持向量分类机0 e! D! u, K3 N0 X
2.2.3 支持向量9 R" z" b# y: V P" J
2.3 线性支持向量分类机4 ?- o# Z* E8 s* a9 Y
2.3.1 最大间隔法 ^0 N0 b) y# u! W+ T# D
2.3.2 线性支持向量分类机
) X3 s" F% B: { _; r! ^& s' V第3章 线性回归机
/ j" |, e; O3 Z* Q! b2 x7 g9 Z3.1 回归问题和线性回归问题
1 t% H" e& I/ ]- `3.2 硬ε带超平面2 ~3 ~5 F9 }9 s
3.2.1 从线性回归问题到硬乒带超平面
2 Q$ Y7 I1 q: |1 O* Q. _ 3.2.2 硬ε-带超平面与线性分划
3 k: q" X" b+ y4 p2 O. E$ W1 D1 M 3.2.3 构造硬ε带超平面的最优化问题- R( I' |' }0 m1 h3 f' c
3.3 线性硬ε-带支持向量回归机
, u& a' u" L7 a, V 3.3.1 原始问题
2 L$ I: [! ~7 f 3.3.2 对偶问题及其与原始问题解的关系
6 |9 \& m& C2 w1 h I 3.3.3 线性硬ε-带支持向量回归机
2 w/ p" @8 Z5 M1 w, } z3.4 线性ε-支持向量回归机
7 f: D, n- d) I& h: U" F) e 3.4.1 原始问题# F g3 i2 ]2 Y+ _* Z/ V
3.4.2 对偶问题及其与原始问题解的关系9 j' L$ _- x$ W; \8 w
3.4.3 线性ε-支持向量回归机$ ]0 [. u# U: F, c
第4章 核与支持向量机( p4 f" O- `* \* W
4.1 从线性分划到非线性分划
( W3 a. M' T N, m 4.1.1 非线性分划的例子
, ?% l+ w" ~3 g+ ^/ p% {; N9 }3 a4 j 4.1.2 基于非线性分划的分类算法5 i3 `# d( b. ~+ c- l. R# L8 p. @: P: l
4.1.3 基于非线性分划的回归算法
2 I! L1 j, W' L0 B Y5 R9 i, p4.2 核函数' ?9 v3 u4 j4 l- U t
4.2.1 核函数及其特征% [) g# r# K* D! X
4.2.2 核函数的判定和常用的核函数
7 V3 y( r. A/ S/ j3 W. C# g3 V4.3 支持向量机及其性质* A y% s/ k7 a5 M8 [7 x# K1 Y$ D
4.3.1 支持向量分类机# j' o& q5 }+ M3 V" p4 p0 l
4.3.2 支持向量回归机
' m$ B( k s8 q* F" c1 ?/ Z. Y1 C4.4 支持向量机中核函数的选取7 }0 i. Y5 c) d5 O' v: X
4.4.1 已知训练集时核函数的选取7 Q7 ~1 y4 }! ^3 J; {
……7 i% e+ L& P. F- f( z+ b
第5章 C-支持向量分类机的统计学基础
. O9 e0 B& x/ r0 b8 B" |6 g第6章 模型选择
! Y# S" B9 D. k4 e& s9 A第7章 算法& K/ f6 q; K, ]7 v" j
第8章 支持向量机的变形与拓广
( ?# ^1 L3 ~# u4 Q- s* Q2 D& T参考文献
+ h5 O8 S! h4 H# x* y" P索引
2 N8 K$ _" n% X9 x3 w _8 }, z5 x; t% R2 \ `( l" M
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& G0 {3 {2 N) w7 B. m
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# v, K1 n, R( `4 {, q! X
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5 r. a7 [* f: Y# V) H0 t
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( u4 A# [3 J$ ^' R1 p! w/ u
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狗仔卡
发表于 2011-11-4 10:28:12
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